数据分析需要掌握些什么知识? 数据分析需要掌握哪些知识呢?
\u6570\u636e\u5206\u6790\u9700\u8981\u638c\u63e1\u54ea\u4e9b\u77e5\u8bc6?1\u3001\u6570\u5b66\u77e5\u8bc6\u3002
\u6570\u5b66\u77e5\u8bc6\u662f\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\u7684\u57fa\u7840\u77e5\u8bc6\u3002\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u4e86\u89e3\u4e00\u4e9b\u63cf\u8ff0\u7edf\u8ba1\u76f8\u5173\u7684\u57fa\u7840\u5185\u5bb9\uff0c\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u516c\u5f0f\u8ba1\u7b97\u80fd\u529b\u5373\u53ef\uff0c\u4e86\u89e3\u5e38\u7528\u7edf\u8ba1\u6a21\u578b\u7b97\u6cd5\u5219\u662f\u52a0\u5206\u3002
\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u7edf\u8ba1\u6a21\u578b\u76f8\u5173\u77e5\u8bc6\u662f\u5fc5\u5907\u80fd\u529b\uff0c\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\uff08\u4e3b\u8981\u662f\u77e9\u9635\u8ba1\u7b97\u76f8\u5173\u77e5\u8bc6\uff09\u6700\u597d\u4e5f\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u4e86\u89e3\u3002\u800c\u5bf9\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u5de5\u7a0b\u5e08\uff0c\u9664\u4e86\u7edf\u8ba1\u5b66\u4ee5\u5916\uff0c\u5404\u7c7b\u7b97\u6cd5\u4e5f\u9700\u8981\u719f\u7ec3\u4f7f\u7528\uff0c\u5bf9\u6570\u5b66\u7684\u8981\u6c42\u662f\u6700\u9ad8\u7684\u3002
2\u3001\u5206\u6790\u5de5\u5177\u3002
\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u73a9\u8f6cExcel\u662f\u5fc5\u987b\u7684\uff0c\u6570\u636e\u900f\u89c6\u8868\u548c\u516c\u5f0f\u4f7f\u7528\u5fc5\u987b\u719f\u7ec3\uff0cVBA\u662f\u52a0\u5206\u3002\u53e6\u5916\uff0c\u8fd8\u8981\u5b66\u4f1a\u4e00\u4e2a\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0cSPSS\u4f5c\u4e3a\u5165\u95e8\u662f\u6bd4\u8f83\u597d\u7684\u3002
\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u4f7f\u7528\u5206\u6790\u5de5\u5177\u662f\u6838\u5fc3\u80fd\u529b\uff0cVBA\u57fa\u672c\u5fc5\u5907\uff0cSPSS/SAS/R\u81f3\u5c11\u8981\u719f\u7ec3\u4f7f\u7528\u5176\u4e2d\u4e4b\u4e00\uff0c\u5176\u4ed6\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff08\u5982Matlab\uff09\u89c6\u60c5\u51b5\u800c\u5b9a\u3002
3\u3001\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u3002
\u5bf9\u4e8e\u521d\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u4f1a\u5199SQL\u67e5\u8be2\uff0c\u6709\u9700\u8981\u7684\u8bdd\u5199\u5199Hadoop\u548cHive\u67e5\u8be2\uff0c\u57fa\u672c\u5c31OK\u4e86\u3002\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u9664\u4e86SQL\u4ee5\u5916\uff0c\u5b66\u4e60Python\u662f\u5f88\u6709\u5fc5\u8981\u7684\uff0c\u7528\u6765\u83b7\u53d6\u548c\u5904\u7406\u6570\u636e\u90fd\u662f\u4e8b\u534a\u529f\u500d\u3002\u5f53\u7136\u5176\u4ed6\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e5f\u662f\u53ef\u4ee5\u7684\u3002
\u6570\u636e\u5206\u6790\u6240\u9700\u8981\u638c\u63e1\u7684\u77e5\u8bc6\uff1a
\u6570\u5b66\u77e5\u8bc6
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\u800c\u5bf9\u4e8e\u9ad8\u7ea7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5e08\uff0c\u5fc5\u987b\u5177\u5907\u7edf\u8ba1\u6a21\u578b\u7684\u80fd\u529b\uff0c\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\u4e5f\u8981\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u4e86\u89e3\u3002
\u5206\u6790\u5de5\u5177
\u5bf9\u4e8e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0cSQL \u662f\u5fc5\u987b\u4f1a\u7684\uff0c\u8fd8\u6709\u8981\u719f\u6089Excel\u6570\u636e\u900f\u89c6\u8868\u548c\u516c\u5f0f\u7684\u4f7f\u7528\uff0c\u53e6\u5916\uff0c\u8fd8\u8981\u5b66\u4f1a\u4e00\u4e2a\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0cSAS\u4f5c\u4e3a\u5165\u95e8\u662f\u6bd4\u8f83\u597d\u7684\uff0cVBA \u57fa\u672c\u5fc5\u5907\uff0cSPSS/SAS/R \u81f3\u5c11\u8981\u719f\u7ec3\u4f7f\u7528\u5176\u4e2d\u4e4b\u4e00\uff0c\u5176\u4ed6\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff08\u5982 Matlab\uff09\u53ef\u4ee5\u89c6\u60c5\u51b5\u800c\u5b9a\u3002
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\u903b\u8f91\u601d\u7ef4
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1）具有业务敏感度，反应迅速，能够良好沟通；
2）具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验；
3）3年及以上数据分析经验，有互联网产品、运营分析经验；
4）熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件，熟练运用Python，熟练使用 SQL、Hive等；
5）本科或以上学历，数学、统计、计算机、运筹学等相关专业；
那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢？
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的
（2）专业数据分析软件：常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的Python、R等。
（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
学数据分析推荐选择十方融海。十方融海自主研发的交互式智慧教学系统，拥有独家专利技术。学数据分析需要掌握的知识有以下几点：
1、Excel：专业的分析人员，会使用Excel处理聚合数据。
2、SQL语言：SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，最重要的就是掌握查询功能。
3、可视化工具：将数据可视化可以让人更加理解数据。
4、Python：想要进行更深入的探索，需要学习Python来进行数据挖掘。Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地进行数据分析。
5、SAS：SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。
想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海始终秉承“以人为本创新教育”的发展理念，将科技创新牢牢贯穿整个职教培训过程，并不断推出新颖的教学模式和教学工具，提升学员学习兴趣和效率，为社会培养更多的复合型人才。
如果你打算成为一名数据分析师，你需要同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识。
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